项目使用与配置指南

项目使用与配置指南

nano-graphrag A simple, easy-to-hack GraphRAG implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/nano-graphrag

1. 项目目录结构及介绍

nano-graphrag 是一个基于图结构的检索和生成框架，其目录结构如下：

• docs/：存放项目的文档文件。
• examples/：包含了一些使用 nano-graphrag 的示例代码。
• nano_graphrag/：这是主要的代码目录，包含了项目的核心实现。
  • prompt/：存放预定义的提示（prompts）。
  • storage/：处理图存储相关的代码。
  • _op/：包含了操作相关的辅助功能，如分块处理。
• tests/：存放项目的单元测试代码。
• .github/：包含了一些GitHub操作工作流的配置文件。
• .gitignore：定义了Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可文件。
• MANIFEST.in：用于定义打包时应该包含的文件。
• README.md：项目的说明文件。
• requirements-dev.txt 和 requirements.txt：分别定义了开发和运行项目所需的依赖。
• setup.py：Python的打包和安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

nano-graphrag 的启动通常通过 GraphRAG 类的实例化来完成。以下是一个基本的启动示例：

from nano_graphrag import GraphRAG

# 初始化 GraphRAG 实例
graph_func = GraphRAG(working_dir="./dickens")

# 插入文本数据
with open("./book.txt") as f:
    graph_func.insert(f.read())

# 执行查询
print(graph_func.query("What are the top themes in this story?"))

在这个例子中，GraphRAG 类被用来创建一个图结构，文本数据通过 insert 方法添加到图中，然后可以通过 query 方法进行查询。

3. 项目的配置文件介绍

nano-graphrag 使用了环境变量和配置文件来管理不同的设置。以下是一些关键的配置：

• working_dir：工作目录，用于存储图结构和相关数据。
• 环境变量 OPENAI_API_KEY：OpenAI API的密钥，用于调用API进行文本生成和嵌入计算。
• .env.example：一个示例环境变量配置文件，用于配置Azure OpenAI API或其他服务的凭证。

配置文件和环境变量的使用可以在项目的示例代码中找到，通常在 GraphRAG 类的初始化时指定。例如：

graph_func = GraphRAG(
    working_dir="./dickens",
    # 其他配置选项...
)

在配置项目时，应确保所有必要的环境变量都已经设置，并且工作目录具有适当的读写权限。

nano-graphrag A simple, easy-to-hack GraphRAG implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/nano-graphrag